夜雨聆风文章来源：《智能矿山》2026年第5期“学术园地”栏目
作者简介：蒙昱璋，工程师，主要从事系统运维、数据分析的相关研究工作。E-mail：405954879@qq.com
作者单位：国能神东煤炭集团智能技术中心
引用格式：蒙昱璋. 煤矿智能化软件故障预测与健康管理模型构建研究 [J]. 智能矿山，2026,7 (5):91-97.
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在煤矿智能化转型进程中，软件广泛应用于煤矿生产各环节，如设备监控、生产调度、安全管理等系统。建设涵盖“一朵云、一张网、一平台”的智能化软件体系，软件的稳定运行直接关系到煤矿生产的安全性、高效性。故障预测与健康管理旨在通过对软件运行数据的监测、分析，提前预测故障发生的可能性，评估软件的健康状态，并提供相应的决策支持，以实现软件的预防性维护，减少故障负面影响。
目前，该领域在航空航天、制造业等领域已取得一定成果，但煤矿行业因其特殊的生产环境和软件应用特点，相关研究仍处于探索阶段。笔者以实际软件系统为基础，构建一套科学分类、界面友好、技术先进的PHM模型，提升煤矿软件系统的可靠性和稳定性。
在设备监控方面，通过实时监测软件对采煤机、液压支架、运输设备等关键设备的运行状态进行24 h不间断监测，能及时发现设备潜在问题，如采煤机的异常振动、液压支架的压力变化等。在生产调度软件的协助下，可根据矿井的实际生产情况，如煤炭储量分布、设备运行效率等，合理安排采煤、运输等生产任务，实现生产流程的优化。安全管理软件则利用数据分析技术，对瓦斯浓度、通风情况等安全数据进行分析，及时发出安全预警，保障矿井生产安全。
煤矿智能化软件具有实时性要求高的特点。由于煤矿生产环境复杂多变，设备运行状况和生产数据瞬息万变，软件需要实时采集、处理和分析数据，以确保对生产过程的及时监控和控制。例如，当瓦斯浓度超出安全阈值时，软件必须立即发出警报并采取相应措施。在煤矿生产中，软件若出现故障，可能导致设备损坏、生产中断甚至人员伤亡等严重后果。煤矿智能化软件需要具备高度的稳定性和可靠性，可在恶劣环境下持续稳定运行；软件具有与多种设备和系统高度集成的特点，需与传感器、控制器、通信设备等硬件设备紧密配合，同时与不同厂家设备和系统进行集成，实现数据共享和交互。
煤矿智能化软件常见故障类型多样。功能故障较为常见，表现为软件无法实现其预期的功能。例如，监控软件可能出现数据显示错误或报警功能失效，操作人员无法准确获取设备运行状态信息，延误故障处理时机。由于软件算法设计不合理、数据处理量过大或硬件资源不足等原因，软件在运行过程中可能出现响应速度变慢、卡顿甚至死机的现象。兼容性故障也是煤矿智能化软件面临的问题之一，由于煤矿设备的多样性和复杂性，不同厂家的设备和系统可能采用不同的通信协议和数据格式，易导致软件在与其他设备或系统集成时出现兼容性问题，影响数据的传输和交互。
在煤矿智能化软件故障预测与健康管理方面，已有大量研究致力于提升系统的可靠性与安全性。早期研究多采用基于规则的方法，通过融合专家经验与煤矿生产领域的先验知识，构建故障判断规则体系；依据设备运行的历史数据与故障记录设定关键参数的阈值，当实时监测数据超出预设范围时即触发故障预警机制。在健康管理方面，传统策略主要依赖定期维护与人工巡检，按照固定周期对软件系统进行状态检查与修复，以预防潜在故障的发生。近年来，随着大数据与人工智能技术的发展，越来越多的研究转向数据驱动方法，利用机器学习、深度学习及统计分析技术对软件运行日志、性能指标等多源异构数据进行建模与挖掘，动态评估软件健康状态并实现早期故障预测。
现有研究仍存在诸多问题，数据质量问题较为突出。煤矿生产环境复杂，数据采集过程中容易受到干扰，导致数据存在噪声、缺失值和异常值等问题。此类问题会影响故障预测和健康管理的准确性。例如，噪声数据可能导致模型误判，缺失值会使模型无法获取完整的信息，影响预测和评估的精度；模型适应性和泛化能力有待提高。煤矿生产具有很强的特殊性，不同矿井地质条件、设备配置和生产工艺存在差异。现有故障预测与健康管理模型针对特定矿井或设备开发，难以在不同环境中推广应用。
构建“算法模型-应用系统-运维流程”一体化的PHM解决方案，其中算法模型为核心支撑，应用系统为落地载体，实现从数据采集到决策执行的全闭环管理。
采用分层架构设计，深度适配公司“一朵云、一张网、一平台”体系，实现与现有系统的无缝集成，煤矿智能化软件PHM模型数据架构如图1所示。
（1）数据采集层：针对不同软件特性设计采集策略，通过API接口、消息队列、日志采集等方式，支持Modbus、UDPCAN等主流工业协议，兼容国产操作系统与硬件架构。
（2）数据处理层：构建多维度预处理流水线，对采集的数据进行清洗、转换、存储，构建统一的数据湖。
（3）模型计算层：采用混合算法架构，通过模型调度器实现算法动态匹配。
（4）应用服务层：提供Web端、客户端与移动端多终端访问，适配国产化操作系统与浏览器。
（5）集成接口层：通过标准化API与现有运维工单系统对接，实现告警自动转派与处置闭环。
遵循“操作极简、信息直观、响应即时”原则，采用国产化UI组件库开发，适配煤矿运维人员操作习惯，主要包括以下3类。
（1）PHM系统主界面采用"一屏三区"设计
左侧监测区：实时显示各系统健康评分（0～100分），采用红（<60分）、黄（60～80分）、绿（>80分）3色标识。支持按矿井与系统类型双维度筛选，点击评分卡片弹出详细报告，包含近24 h指标变化曲线与TOP3风险点。
中央地图区：三维可视化展示矿井各区域软件系统运行状态，通过热力图显示故障风险分布。点击具体区域可查看该区域软件系统的详细运行状态。
右侧告警区：滚动显示最新告警信息，支持按严重程度、系统类型筛选。提供告警确认、转派工单等操作按钮，煤矿智能化软件PHM系统功能界面如图2所示。
运维人员发现中央地图区综采工作面呈红色热力-点击该区域-左侧监测区自动定位至“采煤机监控软件”-点击评分卡片查看报告-右侧告警区显示“通信模块故障预警（紧急）”-点击“转派工单”-系统自动将告警信息与处理模板同步至运维系统。
（2）故障预测分析界面
时间轴展示：采用折线图对比展示多系统未来72 h故障概率变化，支持切换24/48/72 h维度，鼠标悬浮可查看具体时间点的概率值与影响因素（如“10 h后故障概率68%，主要因数据处理模块资源占用率持续升高”）。
根因分析图：以环形网络展示故障传播链，核心节点为预测故障模块（节点大小按影响程度缩放），次级节点为关联模块，连线粗细表示关联强度（>0.8为粗线，0.5～0.8为中线，<0.5为细线）。
多维度对比：提供“历史同期”“同类系统”自动标注超出阈值的指标，煤矿智能化软件PHM系统故障分析界面如图3所示。
参数调整区：技术人员可调整时间窗口（默认24 h）、敏感度阈值（默认0.7）与算法权重（LSTM/随机森林权重分配），调整后实时更新预测结果。
（3）健康评估报告界面
健康评分仪表盘：直观显示系统当前健康评分及历史变化趋势。
关键指标雷达图：展示功能完整性、性能指标、故障历史等5个维度的评估结果。
改进建议列表：根据评估结果提供具体的优化建议，按优先级排序。
知识库链接：点击指标可查看相关案例和解决方案，形成知识沉淀，煤矿智能化软件PHM系统健康评估报告界面如图4所示。
（1）多源数据采集体系
软件运行数据：含日志数据（错误码、警告信息、操作记录）、性能数据（响应时间、资源占用率、模块交互时延）、功能数据（任务执行成功率、指令响应率），通过API接口与日志采集工具实现国产化操作系统适配采集。
设备状态数据：涵盖采掘设备（振动、温度、压力）、通信设备（信号强度、丢包率）、服务器（CPU/内存占用、磁盘IO）等数据。
环境影响数据：包括井下温度、湿度、气体浓度等。
（2）数据预处理关键技术
噪声处理：对设备振动、瓦斯浓度等连续数据采用小波变换（db4小波基，分解层数5层）进行去噪，较传统滤波算法去噪效果提升40%，确保数据信噪比>30 dB。
缺失值填补：采用分场景策略对周期性强的性能数据采用线性插值法，对突发型的告警数据采用K近邻算法（K=5），对环境数据采用梯度提升树填补，综合填补准确率达89%。
异常值处理：结合静态阈值（基于行业标准）与动态模型（孤立森林算法，参数设为0.05）进行双重识别，对确认的异常值采用“同类数据替换法”处理，避免数据失真影响模型训练。
故障预测是PHM模型的核心模块之一。综合运用多种机器学习算法，支持向量机、随机森林、长短期记忆网络（LSTM）等，构建故障预测模型。支持向量机可以通过寻找最优分类超平面，对软件的正常和故障状态进行分类预测。随机森林则通过构建多个决策树，综合考虑多个特征的影响，提高预测的准确性和稳定性。LSTM网络能够处理时间序列数据，捕捉数据中的长期依赖关系，预测软件故障的发生时间具有较好效果。在实际应用中，根据软件的特点和数据的类型，选择合适的算法或组合算法进行故障预测。具有明显时间序列特征的数据，优先使用LSTM网络；多特征分类问题可采用支持向量机或随机森林算法。
（1）算法选型与融合策略
基于软件类型与数据特征构建算法池，通过自适应调度实现最优匹配，算法匹配关系见表1。
（2）核心算法构建步骤
数据准备：选取设备监控软件近12个月的运行数据，按8∶2划分为训练集（896万条）与测试集（224万条），构建时间序列样本（时间窗口长度=20，步长=5）。
网络结构设计：输入层（特征维度128）→嵌入层（降维至64维）→双LSTM层（第1层64个神经元，第2层32个神经元，采用Dropout=0.3抑制过拟合）→全连接层（16个神经元）→输出层（sigmoid激活函数输出故障概率）。
参数优化：采用Adam优化器（学习率初始值0.001，每5轮衰减10%），损失函数为交叉熵损失，迭代次数50轮，批大小（batchsize）设为128。
模型正则化：引入早停机制（patience=5）与L2正则化（权重衰减系数0.01），避免过拟合，训练集与测试集损失差控制在5%以内。
（3）模型训练与优化
采用“预训练+微调”的2阶段训练策略：首先利用10个矿井的通用数据进行预训练（获得基础模型，准确率78%），再用目标矿井的专项数据微调（准确率提升至92%），解决模型泛化性不足问题。针对新设备接入场景，设计增量训练模块，补充10%的新数据完成模型更新，更新时间缩短至2 h以内。
健康评估模块用于对软件的健康状态进行量化评估。采用层次分析法（AHP）确定评估指标的权重，综合考虑软件的功能完整性、性能指标、故障历史等因素，构建健康评估指标体系。通过模糊综合评价法对软件的健康状态进行评估，将软件的健康状态分为不同的等级，如良好、一般、预警、故障等。根据软件功能是否正常、响应时间是否在合理范围内、是否频繁出现故障等指标，通过模糊综合评价法计算出软件的健康评分，从而直观地反映软件的健康状况。
决策支持模块根据故障预测和健康评估的结果，为管理人员提供决策建议。当软件的健康状态处于预警或故障等级时，系统会根据预先设定的规则和策略，提出相应的决策建议。如果预测到软件即将出现故障，建议及时进行软件升级或维护，以避免故障的发生；对于频繁出现故障的软件模块，建议进行优化或更换。决策支持模块还可以提供不同决策方案的成本效益分析，帮助管理人员选择最优的决策方案，实现资源的合理配置。
选取某矿井的智能化软件系统作为试验对象，收集该软件系统在一段时间内的运行数据，包括设备运行数据、软件日志数据和环境数据等。将收集到的数据按照一定的比例划分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于验证模型的性能。在试验设置中，确定模型的参数和算法，选择LSTM网络作为故障预测的主要算法，并设置网络的层数、节点数等参数；确定健康评估指标体系和权重，以及决策支持模块的决策规则和策略。
采用准确率、召回率、F1值等指标评估故障预测模型的性能。准确率表示预测正确的样本数占总预测样本数的比例，召回率表示实际故障样本被正确预测的比例，F1值是准确率和召回率的调和平均数，综合反映了模型的性能。健康评估模块通过与实际的软件健康状态进行对比，评估结果的准确性。如果实际软件处于健康状态，而评估结果也为健康，则说明评估正确；如果实际软件存在故障，但评估结果未发现异常，则说明评估存在误差。
经过试验验证，构建的PHM模型在故障预测方面取得了较高的准确率、召回率和F1值。在某测试场景下，模型准确率>90%，召回率>85%，表明模型能够准确地预测软件故障的发生。在健康评估方面，模型评估结果与实际情况基本相符，及时准确地反映软件的健康状态。通过对试验结果分析，模型在处理复杂数据和长期依赖关系方面性能较好，可有效预测软件故障并评估健康状态。
（1）采煤机监控软件故障预警与处置
预警阶段：2025年3月12日8点15分，PHM系统主界面综采工作面区域出现黄色热力，右侧告警区弹出“采煤机监控软件通信模块故障预警（重要）”，预测24 h内故障概率72%，根因分析图显示“数据接收模块→通信协议解析模块→数据存储模块”的传播链。
处置过程：运维人员点击“转派工单”→系统自动生成工单并指派至通信技术组→技术人员通过故障预测界面调整时间窗口至48 h，确认故障概率呈上升趋势→根据决策支持模块建议，采用“备件更换+协议重新配置”方案→10点30分完成处置，系统健康评分从68分回升至89分。
量化效果：提前22 h预警故障，避免生产中断（预计单次中断损失180万元），处置时间较传统流程缩短40%（原平均2.5 h）。
（2）主运系统调度软件健康提升
评估发现：2025年4月5日，健康评估报告显示主运系统调度软件评分72分（一般等级），雷达图显示“性能稳定性”维度得分仅12/20（主要因响应时间超标）。
优化过程：决策支持模块推荐“算法优化+资源扩容”方案（优先级P1）→算法工程师根据知识库案例优化数据处理逻辑→运维人员增加服务器内存至64 GB→系统自动跟踪优化效果，生成过程报告。
量化效果：优化后软件响应时间从1.8 s降至0.4 s，健康评分提升至87分（良好等级），主运系统运输效率提升12%，月均故障次数从3次降至0.5次。
（1）构建了煤矿智能化软件故障预测与健康管理（PHM）模型，有效预测软件故障，评估软件的健康状态，并提供决策支持。通过分析煤矿智能化软件的特点和故障类型，明确数据采集和处理的重点。
（2）综合运用多种机器学习算法和数据分析方法，提高模型的预测准确性和适应性。通过实际案例验证在煤矿生产中具有良好的应用效果，为煤矿安全生产提供有力保障。
（3）存在一些不足之处。在数据采集方面，多源数据对于复杂环境的数据采集不够全面，可能会影响模型的性能。在模型可解释性方面，深度学习算法决策过程较为复杂，难以直观理解，不利于故障排查和问题解决。
（4）未来将进一步拓展数据采集的范围，探索更有效的数据采集方法，提高数据的质量和完整性。研究可解释性更强的模型或算法，使模型的决策过程更加透明，便于技术人员理解和应用。
编辑丨李莎
审核丨赵瑞
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